近年(nián)來，随着(zhe／zhuó／zhāo／zháo)大數據、雲以及人工智能(néng)的火熱發(fā／fà)展，智能(néng)與安全成爲科技發(fā／fà)展的兩大重要(yào / yāo)課題。在現代化城市和各類工業園區的建設工程中，以車輛和人口爲基礎的大數據應用(yòng)對(duì)于(yú)城市安全布控有着(zhe／zhuó／zhāo／zháo)重要(yào / yāo)的意義。傳統攝像機監控錄像的作用(yòng)已成爲安防産品的背景原色，将監控與行(háng / xíng)人識别、車輛識别結爲一體的結構化攝像機爲安防行(háng / xíng)業重要(yào / yāo)的發(fā／fà)展方向。

在此背景下(xià)：

1、如(rú)何從上萬路的視頻中識别并提取有效的人體特征信息和車輛特征信息？

2、如(rú)何實現将大容量的視頻數據中重要(yào / yāo)的信息或者關鍵特征進行(háng / xíng)存儲？并同時保證這些信息的準确性（不失真）以及時效性。

3、如(rú)何實現結構化數據的檢索和管理？

4、如(rú)何對(duì)已經部署的傳統監控系統進行(háng / xíng)智能(néng)化升級？

産品介紹

        針對(duì)以上問題，恩斯迈推出了V2722系列基于(yú)深度學習算法的邊緣計算盒子（又稱結構化分析終端）。該邊緣計算盒子采用(yòng)嵌入式原理，運用(yòng)深度學習的結構化算法，集成高性能(néng)嵌入式神經網絡處理模塊，可(kě)實現對(duì)實時視頻中行(háng / xíng)人、機動車、非機動車目标的檢出、跟蹤、抓拍，并識别目标特征屬性。同時，可(kě)設置基于(yú)目标的結構化數據檢索（如(rú)車輛類型、車身顔色、車牌号碼等等），進行(háng / xíng)大數據應用(yòng)，做更高級的業務管理。同時支持H.265/H.264高效率解碼，通過(guò)WEB端可(kě)實時顯示結構化圖像的時間或通道，保證信息的時效性，還可(kě)搭配結構化數據管理平台對(duì)車輛行(háng / xíng)人進行(háng / xíng)預警布控、軌迹分析等。

邊緣計算盒子識别機制

産品應用(yòng)

        該邊緣計算盒子對(duì)輸入的實時視頻進行(háng / xíng)人體、車輛目标的檢出、跟蹤、抓拍并識别分析出人體和車輛的具體特征屬性，服務安防大數據時代。可(kě)應用(yòng)于(yú)公安刑偵、交警、治安、情報、緝毒、反恐等預警布控情況，同時也可(kě)以應用(yòng)于(yú)小區、公路交通、校園、邊防等安全防範重要(yào / yāo)地方。尤其(qí)對(duì)于(yú)舊監控網絡或者已經部署的常規高清監控系統的智能(néng)升級，有着(zhe／zhuó／zhāo／zháo)明顯的方案優勢。

傳統方案（雲端計算）

傳統方案：非智能(néng)網絡攝像機+結構化分析引擎服務器+智能(néng)視頻結構化管理平台

1、采用(yòng)引擎服務器架構，成本昂貴；

2、服務器需要(yào / yāo)占用(yòng)中心機房位置，方案實施周期長；

3、服務器方案适用(yòng)場景爲大規模，如(rú)果小系統也對(duì)結構化有需求，會(huì)造成資源浪費；

4、前端攝像機要(yào / yāo)重新建設。

創新方案（邊緣計算）

創新方案：非智能(néng)網絡攝像機+邊緣計算盒子+智能(néng)視頻結構化管理平台

1、采用(yòng)嵌入式智能(néng)硬件（智能(néng)芯片+算法），價格便宜；

2、産品小巧，使用(yòng)靈活，操作簡單；

3、可(kě)用(yòng)于(yú)前端，直接接入非智能(néng)IPC即可(kě)，便于(yú)利舊場景；

4、盒式/機架式兩種産品形态，後(hòu)端機架式，節省機房空間，節省成本，性價比高；

5、可(kě)接入智能(néng)管理平台，集群管理，進行(háng / xíng)大數據分析，做更高級結構化業務應用(yòng)；

6、可(kě)聯動報警。

        恩斯迈V2722系列基于(yú)深度學習算法的智能(néng)邊緣計算終端設備的推出，及時解決了安防和AI領域智能(néng)化設備部署的一系列痛點和難點，爲客戶提供更加經濟高效的系統方案。恩斯迈始終堅持以科技和敬業服務安全的宗旨，不斷推陳出新，與時俱進，創造更有價值的産品服務安全，服務社會(huì)。